R 中 "channelAttribution" 包的转换数据格式

Transform Data format for "channelAttribution" package in R

我有以下数据格式-

Id     Record      Date      Medium
  1    display     9/7/2016     A
  1    display     9/8/2016     B
  1    display     9/9/2016     A
  1    Interaction 9/10/2016    B

  1    display     9/11/2016    A
  1    display     9/12/2016    B
  1    display     9/13/2016    A
  1    Interaction 9/14/2016    B

  1    display     9/15/2016    C
  1    display     9/16/2016    B

  2    display     9/17/2016    A
  2    display     9/18/2016    B
  2    display     9/19/2016    A
  2    Interaction 9/20/2016    B

  2    display     9/21/2016    A
  2    display     9/22/2016    B
  2    display     9/23/2016    A
  2    display     9/24/2016    B

数据简介 - 对于特定的 id,数据显示了用户从一种媒体到另一种媒体的旅程,这可能会导致网站互动。

例如:对于 id“2”,旅程来自 Medium 1>2>1>2(-> 请注意,由于存在网站交互,旅程停止了)。上面数据中插入的空行表示旅程停止的地方。因此,在这种情况下,ID“2”有 2 个不同的旅程。

注意:我已经使用ID和Date作为变量对数据进行了排序,因此上述情况总是会发生,我们在这里不考虑Date。

我想要完成的事情 要创建一个新的 table,所有路径在第一列,转化计数在第二列,非转化计数在第三列。

以上table的最终输出如下-

    PATH    Count_Conversion   Count_Non-Convert
  A>B>A>B        3                      1
  C>B            0                      1

请帮助编写 R 中的代码。

例如

library(tidyverse)
df <- read_table("Id     Record      Date      Medium
  1    display     9/7/2016     A
  1    display     9/8/2016     B
  1    display     9/9/2016     A
  1    Interaction 9/10/2016    B

  1    display     9/11/2016    A
  1    display     9/12/2016    B
  1    display     9/13/2016    A
  1    Interaction 9/14/2016    B

  1    display     9/15/2016    C
  1    display     9/16/2016    B

  2    display     9/17/2016    A
  2    display     9/18/2016    B
  2    display     9/19/2016    A
  2    Interaction 9/20/2016    B

  2    display     9/21/2016    A
  2    display     9/22/2016    B
  2    display     9/23/2016    A
  2    display     9/24/2016    B")
df %>% 
  mutate(Id = cumsum(is.na(Id))+1) %>% 
  filter(!is.na(Medium)) %>% 
  group_by(Id) %>% 
  summarise(
    path = paste(Medium, collapse=">"), 
    conversion = "Interaction" %in% Record
  ) %>% 
  group_by(path) %>% 
  summarise(
    cons=sum(conversion), 
    no_cons=sum(!conversion)
  )
# # A tibble: 2 x 3
#      path  cons no_cons
#     <chr> <int>   <int>
# 1 A>B>A>B     3       1
# 2     C>B     0       1